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从模型到真实世界:具身智能落地面临哪些关键问题?
近年来具身智能成重要方向,但在真实物理世界应用有诸多技术挑战。9月11日‘基座之上’论坛将亮相外滩大会,聚焦前沿技术与场景落地,同期启动挑战赛,现专业观众报名通道已开。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭:评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做,飞轮难转,原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践,提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论,阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。
一台工业具身机器人,从理想到现实要经过哪些坑?
在具身智能赛道,‘落地’常被滥用。聆动通用在‘工业落地’上很果决,以‘商业有闭环’和‘批量可复制’为核心指标。他们选择物流场景起步,推出LDB机器人,还面临量产和运营难题。
对话刘靖康:镜头之外的「智能」和「审美」,才是 Camera Agent 的主战场
影石 Insta360 创始人刘靖康在 AGI Playground 2026 上提出未来影像设备“前轻后重”趋势。他介绍了 Cameraman 愿景,涵盖 Imaging、AI、Robotics 三技术方向,还提到云端 AI 剪辑服务情况及对行业多方面的见解。
Claude设计师被工程师卷到掉队,反手造出百万用户工具
Anthropic产品设计师Nate Parrott复盘Claude Design诞生过程。起初他在工作中被工程师拉开差距,利用业余时间捣鼓出这一工具。它以HTML为突破口,融入品牌系统,从副项目转正,定位前期视觉沟通。
80%代码由Claude合并,Anthropic内部人员点破Agent真相:「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出,Claude已深入其工程流程,超80%代码由它合并。模型角色转变,能力提升,失败率下降。开发者应升级研发战术,如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
解码加速15倍!EdgeRazor助推大模型在PC/移动端“狂飙”
大语言模型参数膨胀,端侧部署难,量化成主流轻量化方案。开源工具库EdgeRazor由南京大学和微软联合推出,采用MPQAD打破极低比特大语言模型“能力塌陷”,在性能、效率、易用性等方面表现出色,打通AI全生态链路。
LLM近期重大架构进化一览:从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长,成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化,如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE,以降低长上下文推理成本。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式,但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS,将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all,实验效果佳。
原生Agent杀入画布!一站式搞定专业创作,全程可控、不抽卡
国内RunningHub平台推出原生AI智能体全能内容创作平台RHTV,它能一站式搞定专业创作,流程可控。实测显示,它能编排短剧、生成商用物料,还内置影视级工具,且依托庞大生态,能力无上限。